文章目錄

• 概述
• 官網(wǎng)
• 示例
• • 構(gòu)造模擬數(shù)據(jù)
  • 普通查詢
  • 使用 multi_match + most fileds查詢
  • best fields VS most fields

概述

繼續(xù)跟中華石杉老師學(xué)習(xí)ES，第十三篇

課程地址： https://www.roncoo.com/view/55

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官網(wǎng)

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl-multi-match-query.html

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示例

上一節(jié) 我們演示了best_fileds的用法 白話Elasticsearch12-基于multi_match + bestfields語(yǔ)法實(shí)現(xiàn)dis_max+tie_breaker ，這里我們繼續(xù)來(lái)看下 most fields 的用法

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構(gòu)造模擬數(shù)據(jù)

POST /forum/_mapping/article {"properties": {"sub_title": {"type": "text","analyzer": "english","fields": {"std": {"type": "text","analyzer": "standard"}}}} }

增加一個(gè)字段sub_title，使用english分詞器（會(huì)進(jìn)行stemmer）， 然后在這對(duì)sub_title增加一個(gè)子field ,使用standard分詞器（不會(huì)進(jìn)行stemmer）.

批量更新數(shù)據(jù)

POST /forum/article/_bulk { "update": { "_id": "1"} } { "doc" : {"sub_title" : "learning more courses"} } { "update": { "_id": "2"} } { "doc" : {"sub_title" : "learned a lot of course"} } { "update": { "_id": "3"} } { "doc" : {"sub_title" : "we have a lot of fun"} } { "update": { "_id": "4"} } { "doc" : {"sub_title" : "both of them are good"} } { "update": { "_id": "5"} } { "doc" : {"sub_title" : "haha, hello world"} }

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普通查詢

GET /forum/article/_search {"query": {"match": {"sub_title": "learning courses"}} }

sub_title用的是enligsh analyzer，所以還原了單詞.

因?yàn)槿绻覀冇玫氖穷愃朴趀nglish analyzer這種分詞器的話，就會(huì)將單詞還原為其最基本的形態(tài)，stemmer

learning --> learn learned --> learn courses --> course

sub_titile: learning coureses 就變成了 learn course

返回結(jié)果

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使用 multi_match + most fileds查詢

GET /forum/article/_search {"query": {"multi_match": {"query": "learning courses","type": "most_fields","fields": ["sub_title","sub_title.std"]}} }

結(jié)果

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best fields VS most fields

• best-fields策略，主要是說(shuō)將某一個(gè)field匹配盡可能多的關(guān)鍵詞的doc優(yōu)先返回回來(lái)

• most-fields策略，主要是說(shuō)盡可能返回更多field匹配到某個(gè)關(guān)鍵詞的doc，優(yōu)先返回回來(lái)

best_fields，是對(duì)多個(gè)field進(jìn)行搜索，挑選某個(gè)field匹配度最高的那個(gè)分?jǐn)?shù)，同時(shí)在多個(gè)query最高分相同的情況下，在一定程度上考慮其他query的分?jǐn)?shù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，你對(duì)多個(gè)field進(jìn)行搜索，就想搜索到某一個(gè)field盡可能包含更多關(guān)鍵字的數(shù)據(jù)

• 優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)best_fields策略，以及綜合考慮其他field，還有minimum_should_match支持，可以盡可能精準(zhǔn)地將匹配的結(jié)果推送到最前面
• 缺點(diǎn)：除了那些精準(zhǔn)匹配的結(jié)果，其他差不多大的結(jié)果，排序結(jié)果不是太均勻，沒有什么區(qū)分度了

實(shí)際的例子：百度之類的搜索引擎，最匹配的到最前面，但是其他的就沒什么區(qū)分度了

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most_fields，綜合多個(gè)field一起進(jìn)行搜索，盡可能多地讓所有field的query參與到總分?jǐn)?shù)的計(jì)算中來(lái)，此時(shí)就會(huì)是個(gè)大雜燴，出現(xiàn)類似best_fields案例最開始的那個(gè)結(jié)果，結(jié)果不一定精準(zhǔn)，某一個(gè)document的一個(gè)field包含更多的關(guān)鍵字，但是因?yàn)槠渌鹍ocument有更多field匹配到了，所以排在了前面；所以需要建立類似sub_title.std這樣的field，盡可能讓某一個(gè)field精準(zhǔn)匹配query string，貢獻(xiàn)更高的分?jǐn)?shù)，將更精準(zhǔn)匹配的數(shù)據(jù)排到前面

• 優(yōu)點(diǎn)：將盡可能匹配更多field的結(jié)果推送到最前面，整個(gè)排序結(jié)果是比較均勻的
• 缺點(diǎn)：可能那些精準(zhǔn)匹配的結(jié)果，無(wú)法推送到最前面

實(shí)際的例子：wiki，明顯的most_fields策略，搜索結(jié)果比較均勻，但是的確要翻好幾頁(yè)才能找到最匹配的結(jié)果

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的白话Elasticsearch13-深度探秘搜索技术之基于multi_match+most fields策略进行multi-field搜索的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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